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道路交通标志在指导安全出行方面起了重要作用,随着智能交通的发展,交通标志识别越来越受到重视.不同光照、雾气下的复杂自然场景(如树林、建筑物)对交通标志识别干扰较大,为减少这些无关干扰因素所带来的识别率不高的问题,提出了一种语义分割网络与分类网络级联的交通标志识别方法.语义分割网络由UNet改进得到,利用了交通标志与背景... 相似文献
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简述了利用深层卷积神经网络进行自动调制识别(Automatic Modulation Recognition,AMR)的进展,并结合其模型在基准数据集上的实验表明,大多数不依赖于先验知识的特征提取模型容易忽略模型参数量大、计算复杂度高的问题,因此将工作重点集中在保持高精确度的同时轻量化模型。利用多信道深度学习模型,从时间和空间的角度有效提取特征,搭建以卷积神经网络(Convolution Neural Networks,CNN)和门控循环单元(Gating Recurrent Unit,GRU)为特征提取层的深层学习框架,可以在现有高识别度模型的识别效果上有略微提升,具有高效的收敛速度,且减少了40%以上的参数体积,在训练时间和测试时间上更有优势。该方法在RadioML2016.10a数据集0 dB以上信噪比条件下的识别精度保持在90%以上。 相似文献
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随着信息技术的发展,信息技术在社会中的应用越来越广泛,其中卷积神经网络技术凭借其较高的学习能力与适应能力被广泛应用于图像处理的相关工作当中[1]。在道路交通管理工作当中车牌识别一直是重点与难点,基于卷积神经技术发展的车牌折别系统不仅能够有效提高车牌识别的准确性,还能有效提高车牌识别的工作效率,对于推动我国道路交通的健康发展有重要作用。 相似文献
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本文在GoogLeNet网络基础上搭建了一个适合手写汉字识别的卷积神经网络.研究建立了新的手写汉字训练集,新训练集综合了现有的训练集并剔除了其中的错误,同时加入印刷体训练集,增加书写风格的多样性.训练神经网络时采用随机梯度下降算法,并加入动量项加速网络参数的收敛,使用正则项防止过度拟合,最终训练出的神经网络在训练集上的正确率为99.56%,在验证集上的正确率达到96%,并具有很好的泛化能力. 相似文献
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人脸表情识别是模式识别研究的一个重要领域,现实环境中人脸表情识别容易受到光照、姿态、个体表情差异等因素的影响,识别效果仍有待提高。为了取得更好的人脸表情识别效果,本文提出一种基于迁移卷积神经网络的人脸表情识别方法,本文在训练得到人脸识别网络模型的基础上,采用迁移学习方法将所得人脸识别模型迁移到人脸表情识别任务上,并提出Softmax-MSE损失函数和双激活层(Double Activate Layer, DAL)结构,以提高模型的识别能力。在FER2013数据库和SFEW2.0数据库上的实验表明,本文所提方法分别取得了61.59%和47.23%的主流识别效果。 相似文献
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In order to identify the main modulation modes adopted in current satellite communication systems,a signal modulation recognition algorithm based on multi-inputs convolution neural network was proposed.With the prior information of the signals and knowledge of the network topological structure,the time-domain signal waveforms were converted into eye diagrams and vector diagrams to represent the shallow features of the signals.Meanwhile,the modulation recognition model based on multi-inputs convolution neural network was designed.Through the training of the network,the shallow features were deeply extracted and mapped.Finally,the signal modulation recognition task was completed.The simulation results show that compared with the traditional algorithms and deep learning algorithms,the proposed method has a better anti-noise performance,and the overall recognition rate of this algorithm can reach 95% when the signal-to-noise ratio is 5 dB. 相似文献
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《现代电子技术》2019,(24):150-153
为了解决目前利用CNN算法进行手势识别的精度不高的问题,提出一种新的算法。首先对识别的手势图片进行二值化处理,滤除手势的背景,凸显手势在图像中的权重,背景对手势识别影响降低。其次,在经典卷积神经网络模型AlexNet的基础上,提出一种多尺度卷积核的改进卷积神经网络模型。改进卷积神经网络模型采取两种卷积核进行手势特征提取,利用多尺度卷积核和双通道进行特征融合,然后利用在不同角度,不同旋转下拍摄的手势图像数据集对改进模型进行实验验证。研究结果表明,提出的算法模型在不同的角度和不同的旋转情况下对手势图像具有较高的识别率,算法的鲁棒性、识别率方面有了明显的提高。 相似文献
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针对宽带多极化雷达,提出将高分辨一维距离像(high resolution range profile,HRRP)与极化信息相结合的算法,获得目标在4种极化组态下的一维距离像并将其组成极化距离矩阵.该算法对目标进行全方位的特征抽取与建模,以适应不同的姿态,有助于减少高分辨一维距离像方位敏感性带来的影响.然后提出了直接基于极化距离矩阵、Pauli分解和Freeman分解三种特征提取方式对极化距离矩阵进行目标特征的提取,并将获得的目标特征向量结合起来送入搭建的深度卷积神经网络进行训练学习.该方法不仅结合了不同的特征提取方式以对极化距离矩阵进行更全面的特征提取,而且深度卷积神经网络的运用又对目标特征向量进行了深层学习,仿真结果验证了该方法的有效性. 相似文献
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Traffic sign recognition (TSR) is an important component of automated driving systems. It is a rather challenging task to design a high-performance classifier for the TSR system. In this paper, we propose a new method for TSR system based on deep convolutional neural network. In order to enhance the expression of the network, a novel structure (dubbed block-layer below) which combines network-in-network and residual connection is designed. Our network has 10 layers with parameters (block-layer seen as a single layer): the first seven are alternate convolutional layers and block-layers, and the remaining three are fully-connected layers. We train our TSR network on the German traffic sign recognition benchmark (GTSRB) dataset. To reduce overfitting, we perform data augmentation on the training images and employ a regularization method named “dropout”. The activation function we employ in our network adopts scaled exponential linear units (SELUs), which can induce self-normalizing properties. To speed up the training, we use an efficient GPU to accelerate the convolutional operation. On the test dataset of GTSRB, we achieve the accuracy rate of 99.67%, exceed-ing the state-of-the-art results. 相似文献
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To enhance the optical computation''s utilization efficiency, we develop an optimization method for optical convolution kernel in the optoelectronic hybrid convolution neural network (OHCNN). To comply with the actual calculation process, the convolution kernel is expanded from single-channel to two-channel, containing positive and negative weights. The Fashion-MNIST dataset is used to test the network architecture''s accuracy, and the accuracy is improved by 7.5% with the optimized optical convolution kernel. The energy efficiency ratio (EER) of two-channel network is 46.7% higher than that of the single-channel network, and it is 2.53 times of that of traditional electronic products. 相似文献